本記事では災害対策・防災DXにITやAI技術を導入している事例の紹介と、ITやAI技術を用いるメリットやリスクを解説します。
地震や風水害など大規模災害が相次ぐ中で、IT技術がどのように防災に役立てられているのか知りたい方は、最後まで読んでみてください。
ITやAI技術は防災DXにも取り入れられており、安否確認や情報収集、被害予測など活用の幅は広いです。
リアルタイムな情報分析や過去データを基にした予測など、実際の活用例を詳しく見ていきましょう。
防災DXやAI活用などのプロジェクトにアサインしたい方は、無料エキスパート登録から案件にアサインしてみてください。
目次
IT・AI技術を防災・災害対策に活用するメリット
IT・AI技術を防災や災害対策に活用するメリットを3つ紹介します。
IT・AI技術を導入することでどのような効果が得られるのか知りたい方は参考にしてみてください。
それぞれ詳しく解説します。
リアルタイムな状況把握ができる
IT・AI技術を防災に利用することでリアルタイムに情報を取得し、取得した大量の情報を基にすばやい分析が可能です。
これによって災害発生直後、速やかに被害状況に関する情報を収集し、分析結果を基に初動対応を検討できます。
収集する情報は、SNSの投稿やドローン撮影による画像・動画データや、被災者の位置情報・被害状況、河川の水位データなどが挙げられます。
被害地域や被災者の人数などを正確に把握できれば、適切なルート・人数で救助隊の派遣が可能です。
過去のデータから被害の想定ができる
過去の災害発生時の被害状況などのデータをAIに学習させることで、将来的な災害発生確率の分析や被害規模のシミュレーションが可能です。
これによって、従来より精度の高い予測が立てられるため、避難計画の策定やハザードマップの作成、避難場所や経路の確保が行えます。
例えば、津波が発生した際の各エリアに到達するまでの時間予測や規模に応じた被害状況のシミュレーションができます。
シミュレーションの中で倒壊が予測されたインフラがあれば、あらかじめ補修などの対策も可能です。
時間を問わずコミュニケーションが取れる
チャットボットにAIを搭載し、災害発生時に安否確認情報を登録するためのやり取りを学習させておけば、被災者が時間を問わず簡単な質問に答えるだけで安否情報を登録できます。
また、よくある質問を登録しておけば被災者からの問い合わせにも24時間回答可能です。
被災者が外国人の方であっても、多言語対応しているAIチャットボットで対応すればスムーズに避難所の案内を行えます。
安否確認や被災者への案内をスムーズに行えるようになることで、支援活動をスピーディに進められ被害を最小限に抑えられるようになります。
参照元
・「災害におけるAIのメリットとデメリットは？効果的な対策を考える」 Hakky Handbook
・「AI防災とは？メリット・デメリットや企業での導入事例を詳しく解説」 KENTEM
・「AI防災とは? 導入が求められる背景やメリット､導入事例を解説」 デジタル社会実現ラボ
IT・AIを防災や災害対策に導入した事例7選
次にIT・AI技術を災害対策に導入した事例を7つ紹介します。
前章で紹介したメリットがどのように活かされているか知りたい方は参考にしてみてください。
各事例を安否確認・状況把握、災害予測、避難経路の分析の3つに分類して紹介します。
安否確認・状況把握
安否確認や被災状況といった情報収集にIT・AI技術を活用している事例を3つ紹介します。
それぞれ順番に見ていきましょう。
チャットボットによる位置・被災状況の収集
LINEではAIを搭載したチャットボットを開発し、発災時に避難者から位置情報や被災状況の写真を収集し、データベースに集約して関係機関などが閲覧できるようにしています。
集約された情報を基に災害対策本部や関係機関が被害状況を把握し、救助活動の方針を決定することに役立てられています。
チャットボットは被災者とのやり取りの中から、能動的に周辺状況の聞き取りや写真の提供を呼びかけることが可能です。
参照元
・「LINEと「インターネット・AI技術を活用した防災・減災に向けた連携協力に関する協定」を締結」 国立研究開発法人防災科学技術研究所
・「防災におけるLINE活用」LINE
電話による情報収集
NTTは「シン・オートコール」という電話やSMSの自動発信と、被災者から寄せられた情報の集約を行うシステムを開発しました。
「シン・オートコール」では、災害発生時にあらかじめ登録した電話番号に対して電話やSMSを発信して被災者と連絡を取り、その内容をデータベースに登録します。
電話でやり取りをした場合、AI音声による「声」を用いたコミュニケーションを取り、被災者の声による指示を受けたり、人間のオペレーターへ繋いだりすることが可能です。
電話の中で「誰かと一緒にいる」などの情報が得られた場合、テキスト化してデータベースへの登録もできます。
参照元
・「陸前高田市様にて自動音声一斉配信システム「シン・オートコール」の本格運用を開始」 NTT東日本
・「全国初、自動音声とAIで安否確認」公明党
グループLINEによる回答情報の集計
ウェザーニュースでは、SNSを活用した防災チャットボット「SOCDA」を開発しました。
大阪府豊中市などの自治体では公式LINEアカウントにこのチャットボットを搭載しています。
「SOCDA」では、複数のLINEグループに対して一斉に情報発信を行い、回答内容から必要な情報を自動集計し、一覧にまとめることが可能です。
これによって、災害発生時に被災者に対して一斉に安否確認を行い、必要な情報を集計し災害対応の方針決定に活かせます。
参照元
・「自治体における災害対策のDXを推進する「防災チャットボット」に新機能」株式会社ウェザーニューズ
災害予測
災害発生時のシミュレーションや被害予測にIT・AI技術を活用している事例を2つ紹介します。
それぞれ順番に見ていきましょう。
津波被害の予測
富士通研究所では、10,000通りの津波データを学習させたAIを用いて、短時間で津波浸水の被害予測が行えるシステムを開発しました。
これによって、津波発生から沿岸部までの到達時間や津波の規模から避難が必要かどうかを素早く判断し、住民に対して情報提供ができるようになっています。
参照元
・「AIによるリアルタイム津波浸水予測技術を開発」富士通研究所
水位センサによる災害予測
香川県高松市では、水路や護岸などに設置した水位センサから水位データを取得し、雨量データとの関連性をAIに学習させています。
これによって現在の降雨状況から1時間後の水位が予測できるようになり、増水などによる災害発生予測が可能です。
予測に基づき、早急な避難指示を住民に出せるようになることで、避難のためのリードタイムが確保できます。
参照元
・「防災IoT活用WG活動報告」香川県高松市
・「スマートシティ実現に向けた高松市の取組」香川県高松市
避難経路の分析
避難経路の分析にIT・AI技術を活用している事例を2つ紹介します。
人流データの分析
ソフトバンクグループ会社の株式会社Agoop（アグープ）では、平常時の人流データから災害発生時の避難行動における人流データを予測するシステムを開発しています。
被災者が実際に取る避難経路の予測を立て、異常検知AIによってどの場所で人がどれだけ滞留しているかを分析し、医療版や救護隊の派遣場所・人数の判断が可能です。北海道では、このシステムを使って実証実験も行われています。
参照元
・「街の最適化が防災対策に。人流データとテクノロジーの連携でAI×防災の可視化へ」 ソフトバンクニュース
避難経路支援アプリ
avanade（アバナード）では、AIを活用した避難支援アプリを開発しています。
気象庁や国が公表する最新の災害情報や、被災者の位置情報と近隣の施設情報を基にAIが安全な場所を判断し、地図アプリを用いた避難経路の案内が可能です。
東京都国分寺市では、こちらのシステムを用いた実証実験が行われています。
参照元
・「日本の企業市民活動で、災害時に安全な場所へ案内する「AI避難支援アプリ」を開発」ananade
AIを防災・災害対策に利用することで生じるリスク
ここからはAIを防災や災害対策に利用することで生じるリスクについても解説します。
AIは発展がめざましい一方で、問題点も抱えています。
どのような課題が解消されれば、より防災対策を推進できるのか知りたい方は参考にしてみてください。
災害時の通信体制の整備
IT・AI技術を使用するには基本的に通信環境が整備されていなければ機能しません。
災害発生時に通信インフラが倒壊してしまうと、システム整備をしていても利用できない可能性があります。
BCP対策を講じるとともに、強固な通信インフラの整備が必要です。
AIの回答精度が完璧ではない
AIは学習データに基づいた回答を行いますが、回答精度はまだ完璧ではありません。
AIが誤った回答をする可能性があるため、被災者にAIが誤情報を伝えてしまう可能性や、集約されたデータに誤りが含まれる可能性があります。
緊急事態において、AIの回答を鵜呑みにしてもよいのか、誤りがあった場合、責任の所在はどこになるのかをあらかじめ整理しておく必要があるでしょう。
AI開発のできるDX人材が不足している
AI開発やITシステムを構築できる人材が不足しているため、AIやIT技術を防災に役立てたいと考えていても、供給が追いついていないのが現状です。
システム開発や開発後の運用・アップデートといった作業を安定的に行うことができないため、導入に二の足を踏んでいる企業も少なくありません。
独立行政法人情報処理推進機構の「DX動向2024」では、DXを推進する人材の「量」について、85.7%の企業が不足していると回答しました。
大規模災害が頻発する中で、AI開発ができるエンジニアのニーズは高まっています。
参照元
・「A防災とは？メリット・デメリットや企業での導入事例を詳しく解説」KENTEM
・「AI防災とは? 導入が求められる背景やメリット､導入事例を解説」デジタル社会実現ラボ
・「防災DXとは? 求められる理由や課題､取り組み事例を紹介」デジタル社会実現ラボ
・「DX動向2024 」独立行政法人情報処理推進機構
まとめ
今回は、IT・AI技術を災害対策や防災DXに役立てるメリットや導入事例を解説しました。
地震や台風、豪雨災害など大規模な災害が相次ぐ中で、IT・AI技術を活用した迅速な災害対応が求められています。
しかし、防災DXを推進するにあたってDX人材が不足しており、企業や自治体が人材獲得に苦慮しています。
防災DXやAI開発に興味のある方は、Contact EARTH matchingで案件を探してみてください。
- 働く場所にとらわれずリモートでできる案件を探したい
- フリーランスエンジニアとしてAI開発の実績が欲しい
- 高単価案件を獲得して稼げるエンジニアになりたい
AI開発やDX推進に向けた案件も多く登録されているため、あなたのキャリアプランにマッチする案件がきっと見つかります。
無料の人材登録から案件を探してみてください。
● フリーランスエンジニアとして医療分野の実績が欲しい
● 高単価案件を獲得して稼げるエンジニアになりたい
大手企業からの案件も多数登録されているため、あなたのキャリアプランにマッチする案件がきっと見つかります。
無料の人材登録から案件を覗いてみてください。
フリーランス向けのフルリモート案件をお探しの方へ
✔高単価案件多数
150万円以上の案件が80％以上、200万円以上も！
✔フルリモート案件多数
リモートで完結するDX・戦略案件が見つかる
✔上場企業や優良企業から直接スカウトが届く
簡単なプロフィールを登録し、あとはスカウトを待つだけ
